Spotové ceny elektřiny jsou v poslední době ovlivněny nejen tradičními faktory jako je poptávka a nabídka, ale také klimatickými změnami. Tyto změny mohou způsobit extrémní počasí, které ovlivní výrobu elektřiny z obnovitelných zdrojů nebo zvýší poptávku po elektřině pro klimatizaci nebo vytápění. Analytické metody se tak stávají klíčovým nástrojem pro predikci dlouhodobých trendů spotových cen elektřiny v souvislosti s klimatickými změnami.
Jedním z nejčastěji využívaných analytických metod je regresní analýza, která umožňuje identifikovat vztahy mezi různými faktory a spotovými cenami elektřiny. Tato metoda může být využita k predikci ceny elektřiny na základě historických dat o teplotě, srážkách nebo větru, které jsou klíčovými faktory ovlivňujícími výrobu elektřiny z obnovitelných zdrojů.
Další významnou analytickou metodou je časové řady, která umožňuje identifikovat dlouhodobé trendy v spotových cenách elektřiny a jejich vztah k klimatickým změnám. Tato metoda může být využita k predikci budoucích cen elektřiny na základě historických dat a trendů v klimatických podmínkách.
V poslední době se také stále více využívají pokročilé metody jako jsou neuronové sítě nebo strojové učení, které umožňují komplexní analýzu obrovského množství dat a identifikaci skrytých vztahů mezi klimatickými změnami a spotovými cenami elektřiny.
Analytické metody pro predikci dlouhodobých trendů spotových cen elektřiny v souvislosti s klimatickými změnami jsou klíčovým nástrojem pro energetické společnosti, obchodníky s elektřinou a vládní orgány při plánování budoucích investic do energetické infrastruktury a přizpůsobování se klimatickým změnám. Díky těmto metodám mohou být lépe připraveni na extrémní podmínky a minimalizovat rizika spojená s kolísáním cen elektřiny.